What should the Inputsize of a SequenceInputLayer be?

The input data is time series data with one feature.

I want to enter it into a sequenceInputLayer as shown in the image below.

So the inputsize of sequenceInputLayer is 4, right?

If not, please let me know.

Thank you.

[Ashutosh]

I am assuming that what you mean is there are 4 features, with 1 label (the numbers outside the feature matrices) corresponding to each set of 4 features. That is, the label 0.4 for the feature set [[0]; [0.1]; [0.2]; [0.3]] Correct me if I understood you wrong.

If indeed it is 4 features with 1 label that you want to feed into a sequenceInputLayer, then according to the documentation you must provide the size as a scalar, i.e. 4.

If it doesn't work, maybe you can also try [4 1] if the network you are using expects an image format.

[Angelo Yeo]

현재 올려주신 자료만으로는 답변드리기 어려울 것 같습니다. 특히, 보여주시는 그림이 의미하는 바를 알기가 어렵습니다. 문제 상황을 재현할 수 있도록 예시 코드를 올려주실 수 있으실까요?

[지은 김]

[1,2,3,4,5,6,7,8,9] 이런 식의 시계열 데이터가 있을 때 이 데이터를 1,2,3,4을 입력으로 넣으면 출력이 5가 되고 2,3,4,5를 입력으로 넣으면 6이 되는 식으로 SeqenceInputLayer를 설정하고 싶습니다.

다시 말하면 시퀀스를 구성하는 4개의 숫자가 주어졌을 때, 다음 숫자를 예측하고 싶습니다.

예를 들어 파이썬에서는 tf.keras.layers.SimpleRNN(units=10, return_sequences=False, input_shape=[4,1]) 이런식으로 input_shape을 지정해주면 되는데 matlab에서는 어떤식을 지정해주면 되는지 모르겠습니다..

Answer 1

[Angelo Yeo]

sequenceInputLayer 의 문서에 따르면 이 함수는 아래와 같은 syntax를 가집니다.

layer = sequenceInputLayer(inputSize)

또한, InputSize에 대한 설명을 보시면 아래와 같이 설명되어 있는 것을 알 수 있습니다.

• For 1-D image sequence input, InputSize is vector of two elements [h c], where h is the image height and c is the number of channels of the image.

따라서, layer = sequenceInputLayer([4, 1])과 같이 입력해줌으로써 길이 4 짜리의 1채널 벡터를 입력으로 받는 sequence input layer를 생성할 수 있습니다.

더 자세한 사항은 아래의 문서에서 확인하여 주십시오.

https://www.mathworks.com/help/deeplearning/ref/nnet.cnn.layer.sequenceinputlayer.html